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単語の類似度を求めるための方法として、似た使われ方をしている単語を近似的に探索している、というのは合ってます。
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単語間の類似度を求めるための方法として、似た使われ方をしている単語を近似的に探索している、というのは合ってます。
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word2vecでいう類義語(most similar)は、単純にベクトル間の「距離が小さい」語を指すかと思います。
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(追記)
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> 文章内に、似た使われ方をしている単語の類似度を求めるのでしょうか。
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それとも、意味的に似ている単語の類似度を求めているのでしょうか。
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ここは文がちょっとおかしいかと。
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単語の類似度を求めるための方法として、似た使われ方をしている単語を近似的に探索している、というのは合ってます。
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「似た使われ方をしている単語は意味も似ている(大意)」という仮説が1950年代からあって、word2vec以前でも「頻度情報をベクトルだと思ったもの」でそこそこ問題は解けることはわかっていて、そのことからこの仮説は(ある程度は)正しいと考えられていました。
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word2vec の登場で**大規模な文書**から**現実的な時間**で学習できるようになって、ベクトルの質が一気に向上したという感じでしょうか。
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些細
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@@ -22,4 +22,4 @@
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word2vecでいう類義語(mos
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word2vecでいう類義語(most similar)は、単純にベクトル間の「距離が小さい」語を指すかと思います。
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追記
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> 意味を考慮せず、ただ単語の使われ方の類似度で求めている
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「意味」と「単語の使われ方」の何が違うか説明できますか?
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「意味的に似ている」とはどういう現象か
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「意味的に似ている」とはどういう現象か定義できますか?
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どういう基準をクリアしたら「意味的に似ている」ということになりますか?
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定義できるならそれを実装すれば話は終了です。
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が、それはできないわけです。
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大量のテキスト中で、ある単語の周辺に現れる単語の頻度を数えて、頻度を高次元のベクトルだとみなす。あるいはそれを次元削減するのはナイーブなやり方です。
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word2vecはそのようなベクトルを近似的に高速に取得する実装です。
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word2vecでいう類義語(moso similar)は、単純にベクトル間の「距離が小さい」語を指すかと思います。
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追記
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@@ -1,3 +1,7 @@
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書きかけで投稿されてしまいました。追記中です
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「意味的に似ている」とはどういう現象かあなたは定義できますか?どういう基準をクリアしたら「意味的に似ている」と
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定義できるならそれを実装すれば話は終了です。
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